이 강좌에 대하여

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중급 단계

완료하는 데 약 7시간 필요

영어

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제공자:

캘리포니아 샌디에고 대학교 로고

캘리포니아 샌디에고 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 2시간 필요

Week 1: Supervised Learning & Regression

완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 46분), 4 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
5개의 동영상
Supervised Learning: Regression9m
Regression in Python10m
Time-Series Regression8m
Autoregression6m
4개의 읽기 자료
Syllabus10m
Course Materials10m
Set Up Your System10m
Recap: Mathematical Notation10m
3개 연습문제
Review: Supervised Learning4m
Review: Regression4m
Supervised Learning & Regression10m
2

2

완료하는 데 1시간 필요

Week 2: Features

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 29분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
4개의 동영상
Features from Temporal Data8m
Feature Transformations4m
Missing Values7m
1개의 읽기 자료
Supplementary Notebook for Features3m
3개 연습문제
Review: Getting Features
Review: Working with Features
Features10m
3

3

완료하는 데 1시간 필요

Week 3: Classification

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 31분)
4개의 동영상
Classification: Nearest Neighbors4m
Classification: Logistic Regression10m
Introduction to Support Vector Machines10m
3개 연습문제
Review: Classification and K-Nearest Neighbors6m
Review: Logistic Regression and Support Vector Machines5m
Classification10m
4

4

완료하는 데 1시간 필요

Week 4: Gradient Descent

완료하는 데 1시간 필요
5개 동영상 (총 36분)
5개의 동영상
Introduction to Training and Testing6m
Gradient Descent in Python8m
Gradient Descent in TensorFlow6m
Livecoding: Tensorflow7m
3개 연습문제
Review: Classification and Training4m
Review: Gradient Descent4m
More on Classification15m

Python Data Products for Predictive Analytics 특화 과정 정보

Python data products are powering the AI revolution. Top companies like Google, Facebook, and Netflix use predictive analytics to improve the products and services we use every day. Take your Python skills to the next level and learn to make accurate predictions with data-driven systems and deploy machine learning models with this four-course Specialization from UC San Diego. This Specialization is for learners who are proficient with the basics of Python. You’ll start by creating your first data strategy. You’ll also develop statistical models, devise data-driven workflows, and learn to make meaningful predictions for a wide-range of business and research purposes. Finally, you’ll use design thinking methodology and data science techniques to extract insights from a wide range of data sources. This is your chance to master one of the technology industry’s most in-demand skills. Python Data Products for Predictive Analytics is taught by Professor Ilkay Altintas, Ph.D. and Julian McAuley. Dr. Alintas is a prominent figure in the data science community and the designer of the highly-popular Big Data Specialization on Coursera. She has helped educate hundreds of thousands of learners on how to unlock value from massive datasets....
Python Data Products for Predictive Analytics

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

  • 구독하는 경우, 취소해도 요금이 청구되지 않는 7일간의 무료 평가판을 이용할 수 있습니다. 해당 기간이 지난 후에는 환불이 되지 않지만, 언제든 구독을 취소할 수 있습니다. 전체 환불 정책 보기.

  • 예, Coursera에서는 수업료를 낼 수 없는 학습자를 위해 재정 지원을 제공합니다. 왼쪽에 있는 등록 버튼 아래 재정 지원 링크를 클릭하면 지원할 수 있습니다. 신청서를 작성하라는 메시지가 표시되며 승인되면 알림을 받습니다. 성취 프로젝트를 포함하여 전문 분야의 각 강좌에서 이 단계를 완료해야 합니다. 자세히 알아보기.

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